library(readr) # load csv
library(HH) # likert plotting
First, we load the tables.
science <- read_csv("../data/cleaned/science.csv")
experience <- read_csv("../data/cleaned/experience.csv")
efficiency <- read_csv("../data/cleaned/efficiency.csv")
We add a function to set percentages in plots.
panel <- function(...){
panel.likert(...)
vals <- list(...)
DF <- data.frame(x=vals$x, y=vals$y, groups=vals$groups)
grps <- as.character(DF$groups)
for(i in 1:length(origNames)){
grps <- sub(paste0('^',origNames[i]),i,grps)
}
DF <- DF[order(DF$y,grps),]
DF$correctX <- ave(DF$x,DF$y,FUN=function(x){
x[x < 0] <- rev(cumsum(rev(x[x < 0]))) - x[x < 0]/2
x[x > 0] <- cumsum(x[x > 0]) - x[x > 0]/2
return(x)
})
subs <- sub(' Positive$','',DF$groups)
collapse <- subs[-1] == subs[-length(subs)] & DF$y[-1] == DF$y[-length(DF$y)]
DF$abs <- abs(DF$x)
DF$abs[c(collapse,FALSE)] <- DF$abs[c(collapse,FALSE)] + DF$abs[c(FALSE,collapse)]
DF$correctX[c(collapse,FALSE)] <- 0
DF <- DF[c(TRUE,!collapse),]
DF$perc <- round(ave(DF$abs,DF$y,FUN=function(x){x/sum(x) * 100}), 0)
DF$perc <- paste0(DF$perc,'%')
DF$perc[DF$perc == "0%"] <- ""
panel.text(x=DF$correctX, y=DF$y, label=DF$perc, cex=1)
}
We start by plotting the science table.
origNames = colnames(science)
likert(Measures ~ .,
data=science,
as.percent=TRUE,
positive.order=TRUE,
main=list("Valore cada una de las siguientes cuestiones relacionadas con su opinión sobre la ciencia", cex=3),
rightAxis=F,
ylab=NULL,
panel=panel,
xlab=list("Percent", cex=2),
auto.key=list(cex=2),
scales=list(y=list(cex=2),
xlab=list(cex=2)
)
)
Now the experience table.
origNames = colnames(experience)
likert(Measures ~ .,
data=experience,
as.percent=TRUE,
positive.order=TRUE,
main=list("Marque la opción que mejor represente su conocimiento y experiencia con cada práctica en los últimos 5 (cinco) años", cex=3),
rightAxis=F,
ylab=NULL,
panel=panel,
xlab=list("Percent", cex=2),
auto.key=list(cex=1.6),
scales=list(y=list(cex=1.7),
xlab=list(cex=2)
)
)
Finally, the efficiency table.
origNames = colnames(efficiency)
likert(Measures ~ .,
data=efficiency,
as.percent=TRUE,
positive.order=TRUE,
main=list("Elija la opción que mejor represente cuán importante considera que es cada una de las siguientes
prácticas para mejorar la calidad y eficiencia de las investigaciones en su campo", cex=3),
rightAxis=F,
ylab=NULL,
panel=panel,
xlab=list("Percent", cex=2),
auto.key=list(cex=2),
scales=list(y=list(cex=2),
xlab=list(cex=2)
)
)